ИССКУСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В САНИТАРНО-ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОМ МОНИТОРИНГЕ: КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ
DOI:
https://doi.org/10.52123/1994-2370-2025-1550Ключевые слова:
искусственный интеллект, цифровизация, концептуальная модель, санитарно-эпидемиологический мониторинг, общественное здравоохранение, IT-политикаАннотация
Данная работа направлена на формирование концептуального взгляда внедрения технологий искусственного интеллекта в систему санитарно-эпидемиологического мониторинга Казахстана. Особенно данный вопрос актуален в условиях глобальных вызовов, проявляющимися в урбанизации, развитии промышленности, интенсивном взаимодействии между странами, росте торговых отношений, увеличение миграционных потоков и развития туризма. Главный вызов для человечества – изменение окружающей среды и росте антропогенных факторов, влияющие напрямую на состояние здоровья населения. Целью исследования является формирование концептуальной модели и основных аспектов внедрения искусственного интеллекта в мониторинг на основе мировой практики. Материалы и методы включают анализ международных публикаций, проведение экспертного опроса работников санитарно-эпидемиологической службы и концептуальное моделирование внедрения искусственного интеллекта в систему санитарно-эпидемиологического мониторинга. Результаты и обсуждение: Анализ литературы показал множество положительных аспектов от внедрения искусственного интеллекта в мониторинг, при этом подходы к реализации опираются на потребности самой сферы и управленческие аспекты. Результаты экспертных мнений показал основные барьеры в санитарно-эпидемиологической службе на пути к цифровизации. Предложенная модель иллюстрирует потенциал интеграции искусственного интеллекта в систему мониторинга, сформированная на принципах Data-Centric Governance.
Библиографические ссылки
1. Alowais S.A., Alghamdi S.S., Alsuhebany N. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Medical Education.2023, vol. 23, 689. URL: https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z.
2. Eguia H, Sánchez-Bocanegra C, Vinciarelli F, Alvarez-Lopez F, Saigí-Rubió F. Clinical Decision Support and Natural Language Processing in Medicine: Systematic Literature Review. Journal of Medical Internet Research. 2024, vol.26. e55315. URL: https://www.jmir.org/2024/1/e55315
3. Sadr, H., Nazari, M., Khodaverdian, Z. Unveiling the potential of artificial intelligence in revolutionizing disease diagnosis and prediction: a comprehensive review of machine learning and deep learning approaches. European Journal of Medical Research. 2025; vol. 30, 418. URL: https://doi.org/10.1186/s40001-025-02680-7
4. Muralidharan, V., Ng, M.Y., AlSalamah, S. et al. Global Initiative on AI for Health (GI-AI4H): strategic priorities advancing governance across the United Nations. npj Digital Medicine. 2025; vol. 8, 219. URL: https://doi.org/10.1038/s41746-025-01618-x
5. Guo Y, Hao Z, Zhao S, Gong J, Yang F. Artificial Intelligence in Health Care: Bibliometric Analysis. Journal of Medecal Internet Research. 2020, vol. 22(7), e18228. URL: https://www.jmir.org/2020/7/e18228
6. AI in Healthcare Statistics. URL: https://www.aiprm.com/ai-in-healthcare-statistics (accessed: 28.08.2025)
7. Artificial Inteligence Index Report 2025. Stanford University. P. 29-31., 309. URL: https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai_index_report_2025.pdf
8. Saduakassova Zh., Kadyrova M. Digital Solutions in Epidemiology: International Experience. J Health Dev. 2025, vol. 60. №4, jhd016. URL: https://doi.org/10.32921/2663-1776-2025-60-4-jhd016
9. Choi, J., Cho, Y., Shim, E. et al. Web-based infectious disease surveillance systems and public health perspectives: a systematic review. BMC Public Health. 2016. vol.16, 1238. URL: https://doi.org/10.1186/s12889-016-3893-0
10. Barboza P, Vaillant L, Le Strat Y, Hartley DM, Nelson NP, et al. Factors Influencing Performance of Internet-Based Biosurveillance Systems Used in Epidemic Intelligence for Early Detection of Infectious Diseases Outbreaks. PLoS ONE. 2014, vol. 9(3), e90536. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0090536
11. Gajewski KN, Peterson AE, Chitale RA, Pavlin JA, Russell KL, et al. (2014) A Review of Evaluations of Electronic Event-Based Biosurveillance Systems. PLoS ONE. 2014, vol. 9(10), e111222. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0111222
12. Ganser, I., Thiébaut, R., Buckeridge, D. L. Global Variations in Event-Based Surveillance for Disease Outbreak Detection: Time Series Analysis. JMIR public health and surveillance, vol. 8(10), e36211. https://doi.org/10.2196/36211
13. Crawley, A. W., Mercy, K., Shivji, S., et al. An indicator framework for the monitoring and evaluation of event-based surveillance systems. The Lancet. Global health. 2024, vol.12(4), pp. e707–e711. URL: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(24)00034-2
14. Ye, Y., Pandey, A., Bawden, C. et al. Integrating artificial intelligence with mechanistic epidemiological modeling: a scoping review of opportunities and challenges. Nat Commun. 2025, vol.16, № 581. URL: https://doi.org/10.1038/s41467-024-55461-x
15. Tripathi A., Rathore R. AI in Disease Surveillance — An Overview of How AI Can Be Used in Disease Surveillance and Outbreak Detection in Real‐World Scenarios, IEEE, 2025, pp.337-359, doi: 10.1002/9781394278695.ch15.
16. Konda R. Edge Computing and AI Integration for Enhancing Real-time Public Health Monitoring Systems. International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation. 2021. Vol.2. issue 3. Pp. 579-583. URL: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2021.2.3.579-583
17. IoT, Edge Computing, and Digitalization in healthcare. Objectbox. 2024. URL: https://objectbox.io/iot-edge-computing-and-digitalization-in-healthcare/?utm_source.com
18. Fa H., Wu W. Application and challenges of artificial intelligence in public health strategy optimization. Chinese Journal of Public Health. 2025, vol. 41(4), pp. 401-405. URL: https:DOI: 10.11847/zgggws1144354
19. Kaur J., Butt Z. AI-driven epidemic intelligence: the future of outbreak detection and response. Front. Artif. Intell. 2025. Vol.8, 1645467. URL: https:doi: 10.3389/frai.2025.1645467
20. Dhabliya D, Kulkarni SV, Jadhav N, Ubale SA, Sharma P, Gavali AB, Kadam YR, Gaidhane A. Strategic integration of artificial intelligence in public health: Policy recommendations for improved healthcare delivery. J Krishna Inst Med Sci Univ. 2024, vol. 13, №1, pp. 4-15.
21. International Telecommunication Union.AI for health: Benchmarking artificial intelligence models for health. ITU-T Focus Group on AI for Health (FG-AI4H). 2023. URL: https://www.itu.int/dms_pub/itu-t/opb/fg/T-FG-AI4H-2023-31-PDF-E.pdf
22. McGregor S.,Hostetler J. Data – Centric Governance. arXiv. 2023, 2302.07872. URL:https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.07872
23. One Health. Federal Ministry for Economic Cooperation and Development. URL: https://www.bmz.de/en/issues/one-health
24. Загрязнение атмосферного воздуха (воздуха вне помещений) и здоровье человека. Всемирная организация здравоохранения. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health.
25. Working together for the health of humans, animals, plants and the environment. One Health Joint Plan of Action (2022-2026). FAO, UNEP, WHO, and WOAH. 2022. Rome. URL: https://doi.org/10.4060/cc2289en
26. Edelstein, M., Lee, L. M., Herten-Crabb, A., Heymann, D. L., Harper, D. R. Strengthening Global Public Health Surveillance through Data and Benefit Sharing. Emerging Infectious Diseases. 2018, vol. 24(7), pp. 1324-1330. URL: https://doi.org/10.3201/eid2407.151830.
27. Huston, P., Edge, V. L., & Bernier, E. (2019). Reaping the benefits of Open Data in public health. Canada communicable disease report = Releve des maladies transmissibles au Canada, 2019. Vol.45(11), pp. 252–256. URL: https://doi.org/10.14745/ccdr.v45i10a01
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Жанат Садуакасова, Маргарита Кадырова, Вайнюс Смальскис, Айнагуль Куатбаева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
